INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL LISTA DE EXERCÍCIOS

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1 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL LISTA DE EXERCÍCIOS 1) Considerando a empresa NAIKE, do ramo de calçados, que possui diversos setores como financeiro, marketing, produção, compras... A qual produz calçados e realiza vendas para o mercado interno e para o exterior. Proponha uma solução utilizando alguma das técnicas de Inteligência Artificial estudadas para qualquer um de seus setores (ou interligando mais de um). a) Domínio do problema (setor(es) envolvido(s), dados necessitados, pessoas envolvidas, solução a ser alcançada...) b) Técnica de IA adotada (e explicação) c) Modelagem do problema (como a técnica proposta será usada sobre os dados e/ou problema) d) Métrica de desempenho (como a empresa irá ganhar com sua proposta de sistema) 2) No trabalho de Bento (2015)tado, implementado e avaliado uma gama de meta-heurísticas aplicada à melhor definição de parâmetros para a locomoção autônoma de personagens em um mundo virtual. Os resultados desta pesquisa podem ser aplicados à automação industrial, robótica e jogos eletrônicos. Figura 1: Exemplo de aplicação do estudo: desenvolvimento de próteses inteligentes. e No trabalho os autores consideraram um personagem trípede (três pernas) que deveria se deslocar em um ambiente virtual. Este personagem poderia ter configurado rotação, direção, velocidade, entre outros parâmetros, de cada uma das pernas. Uma das codificações utilizadas foi com Algoritmos Genéticos. Nos experimentos, em certo momento, percebeu-se que os personagens, após algumas gerações, começavam a executar um tipo de movimento muito lento, que apesar de ser o princípio de um movimento, estava longe do ideal. a) Utilizando os conceitos aprendidos sobre Aprendizagem de Máquina, defina que proplema possivelmente ocorreu. b) Proponha uma solução. Referência: BENTO, D. S. ; RODRIGUES, B. C. ; ALVES, J. C. P. ; SOUSA, B. L. ; NEVES JUNIOR, A. B. ; PAULO, L. M. ; MACHADO, A. F. V.. Metaheuristics Applied to the Autonomous Movement of Intelligent Agents. In: European Simulation and Modelling Conference (ES M), ) Considerando um perceptron com duas entradas mais o Bias com os seguintes parâmetros: Peso inicial: w0= 0, w1= 0, w2=0 Taxa de aprendizado: n= 0.5 Realizar o treinamento para a porta OR, definindo, no final, os pesos das sinapses

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3 6) Pretende-se achar o menor valor usando Algoritmos Genéticos para as variáveis da seguinte equação: 5x + y 2 + w + z 3 = 185 a) Proponha uma maneira de codificar os cromossomos. b) Defina uma função de aptidão para avaliar a qualidade dos cromossomos. c) Defina como o método de seleção dos pais será utilizado. d) Defina os operadores genéticos de crossover e mutação. e) Gere uma população inicial de 4 cromossomos e avalie a aptidão deles. f) Aplique os operadores de cruzamento e mutação sobre essa população para gerar uma nova geração, em seguida avalie a aptidão da nova geração. Repita esse processo por 3 gerações ou até que a solução do problema seja encontrada.

4 7) Considere a seguinte tabela: Código Produto Tipo Produto Descrição Preço Código Nome Avaliação do 1 Celular Sony Xperia Rodrigo Celular Samsung Deivison Câmera Kodak Deivison 5 6 Digital 4 PC DELL Lucas Tempo de Entrega Deseja-se comprar 6 produtos de tipos diferentes. O mais barato possível. Com a melhor avaliação de vendedor possível. Com o menor tempo de entrega possível. Através de Algoritmos Genéticos: a) Proponha uma maneira de codificar os cromossomos. b) Defina uma função de aptidão para avaliar a qualidade dos cromossomos. 8) Explique como poderia ser usado GRASP para os dois exercícios anteriores. 9) Chama-se quadrado mágico a uma matriz quadrada n por n preenchida com números inteiros entre 1 e n2 e que satisfaz a condição de a soma dos elementos em cada coluna, linha ou diagonal ser igual ao mesmo valor (número mágico). Por exemplo, a figura abaixo apresenta um quadrado mágico 4 por 4 (em que o número mágico é 34). Defina a modelagem para esse problema usando Algoritmo Genético e GRASP. 10) Considere a seguinte matriz de distância entre cidades: 11) Considere a seguinte base de factos exemplo: aluno(joao, paradigmas). aluno(maria, paradigmas). aluno(joel, lab2). aluno(joel, estruturas). frequenta(joao, feup). frequenta(maria, feup). frequenta(joel, ist). professor(carlos, paradigmas). professor(ana_paula, estruturas). professor(pedro, lab2). funcionario(pedro, ist). funcionario(ana_paula, feup). funcionario(carlos, feup). Escreva as seguintes regras em prolog:

5 a) Quem são os alunos do professor X? b) Quem são as pessoas da universidade X? (alunos ou docentes) c) Quem é colega de quem? Se aluno: é colega se for colega de disciplina ou colega de curso ou colega de universidade. Se professor: se for professor da mesma universidade.